R语言学习系列(极大似然法)

第4章看得确实比较费劲，主要还是栽倒数学功底上了，极限求值，微分等东西早还给老师了，所以理解起来很困难。后来补了点高数，总算搞明白了。似然函数其实就是密度函数的变量常量化，参数变量化，然后求极大值点下的参数值作为参数估计值（前提当然是必须有极大值存在，连续，一阶导存在），因此需要对似然函数求一阶导，得出似然方程或者对数似然方程。对于一个参数的求起来比较容易，对于两个参数的，需要先固定一个参数变量求另外一个参数变量的一阶导，这样就得到两个似然方程或对数似然方程。正态分布的u,s^2估计就是这样计算得出的。对于有些似然函数需要用到复合求导，就有些复杂。

R语言本身并不难，难的是背后的数学，出来工作这么多年了，很多数学知识都还给老师了，所以这些概念理解起来还是蛮费劲，特别是符号敏感度差了不少级别。